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Grok 5はSpaceXAIの次世代フロンティアモデルです。xAIは2026年1月に、Grok 5がトレーニング中であることを確認しました。
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
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base_url="https://api.cometapi.com/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-5-mini",
messages=[{"role": "user", "content": "Build this workflow."}],
)
print(response.choices[0].message.content)Grok 5 は SpaceXAI の次世代フロンティアモデルです。2026年1月に xAI がトレーニング中であることを確認し、その後の SpaceX の米国証券取引委員会（SEC）への提出書類で、COLOSSUS II がトレーニングプラットフォームであると特定されました。
Elon Musk は、約6兆パラメータの目標と、テキスト・画像・動画・音声にわたるマルチモーダル対応について公に言及しています。SpaceX の2026年8月の決算説明会で、Grok 5 を2026年末までにリリース予定で、約25年分の SpaceX データを取り込むと述べました。この更新は CLS と ME News によって報じられています。
公開されていない点も同様に重要です。xAI はモデルカード、ベンチマーク結果、API 料金、コンテキストウィンドウ仕様、アクティブパラメータ数、最終的なアクセス計画を公表していません。これらの未解決事項は、記事全体で確定仕様として提示するのではなく、 に集約しています。
Grok 5 は Grok ファミリーにおける次の主要な基盤モデルです。Grok 4.5 に続き、SpaceXAI はコーディング、エージェント的タスク、ナレッジワークの領域に軸足を置いて位置付けています。
最初の詳細な公開説明は、Elon Musk が Baron Investment Conference で行った 2025 年の議論で現れました。Musk は、約6兆パラメータを目標とし、テキスト・画像・動画・音声に跨る運用について語りました。二次的な要約は後に NxCode と Grokipedia の Grok 5 リファレンスページ に掲載されました。
より正式な確認は、xAI が Grok 5 のトレーニングを発表したときに到来しました。その後の SpaceX の証券関連提出書類は、モデルを COLOSSUS II に結び付け、次世代の Grok システムが、より強い推論精度、より深いマルチモーダル統合、専門領域におけるより良い性能を目指していると記述しました。
最新の公開アップデートは、2026年8月4日の SpaceX の決算説明会で示されました。Musk は、Grok 5 を年内に投入する意向であり、約四半世紀にわたり SpaceX が生み出してきたデータコーパスを用いると述べました。これは、xAI の汎用 AI の取り組み、X のリアルタイム情報環境、SpaceX のエンジニアリング業務の交点にモデルを位置付けます。
図1. SpaceX の公式 AI 事業概要は、コンピュートインフラ、フロンティアモデル、リアルタイムデータを結び付けている。 出典: SpaceX SEC ロードショー プレゼンテーション
Musk が示した約6兆パラメータの目標は、Grok の先行世代で公に語られてきた規模を大きく上回ります。この数字は開発目標として読むべきであり、xAI は最終的なパラメータ数、アクティブパラメータ数、デプロイ構成をまだ公表していません。
xAI はスパースな専門家モデルの経験を有しています。公開された Grok-1 のリリースは、3140億パラメータの専門家混合（Mixture-of-Experts）モデルであり、各トークンに対して重みの一部のみを活性化していました。この経緯は Grok 5 に関連しますが、未発売のモデルのアーキテクチャを確定するものではありません。
SpaceX の SEC 提出書類は、COLOSSUS II が次世代フロンティアモデルのトレーニング（Grok 5 を含む）に用いられていると述べています。さらに、GB200 および GB300 の大規模な導入と、少なくとも 220,000 個の GB300 プロセッサを追加する設計の拡張について記述しています。
Musk はまた、モデルが約25年分の SpaceX のデータを取り込むと述べています。このコーパスは、完成した技術文書だけでなく、設計判断、テスト結果、故障調査、ソフトウェア改訂、製造記録、検証作業も含む可能性があるため重要です。
この開示は、xAI がエンジニアリングおよび専門領域の性能を重視する明確な理由を提供します。ただし、どのデータセットが含まれるのか、どのようにフィルタリングされるのか、プリトレーニング・ポストトレーニング・リトリーバルの各段階でコーパスのどの程度が使用されるのかについては明らかにされていません。
Musk は Grok 5 を、テキスト・画像・動画・音声にまたがるモデルとして述べています。SpaceX の提出書類も、次世代フロンティアモデルの目標として、より深いマルチモーダル統合を挙げています。
この方向性は、すでに音声・画像・動画機能を含む xAI の幅広いプロダクトエコシステムと整合しています。公開情報はマルチモーダル対応を目標として確立しますが、Grok 5 がすべてのモダリティに対して単一の統合モデルを用いるのか、複数の専門コンポーネントを協調させるのかは明らかではありません。
公式の Grok 4.5 発表は、xAI のポストトレーニングの方向性を示しています。Grok 4.5 は数十万のタスクで学習され、マルチステップのソフトウェアエンジニアリングおよび技術的作業を重視しました。一部のエージェント的ロールアウトは数時間に及び、自動化およびモデルベースの採点で評価されました。
現在の Grok 製品は、ウェブ検索、X 検索、関数呼び出し、コード実行にも対応しています。Grok の開発者向けドキュメントは、これらのツールを既存のモデルエコシステムの一部として提示し、xAI のマルチエージェント ドキュメントは、検索・分析・相互検証・統合を行う並列研究エージェントを記述しています。
これらの機能は xAI の方向性を理解するための事実ベースラインを提供します。Grok 5 がこれらをネイティブに統合するのか、拡張するのか、別サービスとしてパッケージ化するのかは未公表です。
Grok 5 は公に確認されていますが、最終的な製品仕様の多くは未公表です。以下のポイントは、xAI の既存モデル、現在の価格設定、公開インフラ、およびプロダクト戦略に基づく情報に裏打ちされた推定です。Grok 5 の発表済み仕様として読むべきではありません。
スパースな専門家混合（Mixture-of-Experts）アーキテクチャは、有望な仮説として挙げられます。これは、数兆パラメータ級のモデルを学習・提供する上で、より実用的にするためです。Grok-1 に前例がありますが、xAI はルーティング、アテンション、メモリ、マルチモーダル設計をそのリリース以降に大幅に変更している可能性があります。
6兆パラメータという数値は、トークンごとに何パラメータがアクティブになるかを明らかにするものではありません。この区別は、推論コスト、レイテンシ、ハードウェア要件、およびモデル規模の実際の意味を左右します。
Grok 4.5 は 50万トークンのコンテキストウィンドウに対応しており、xAI のマルチエージェント研究システムは 100万トークン規模で動作した実績があります。大規模なコードベース、マルチモーダルファイル、長時間タスクを踏まえると、Grok 5 は 50万〜100万トークンの範囲が合理的な推定です。
最終的な数値は、実効的なリコール、コンテキスト圧縮、レイテンシ、価格ほど重要ではないかもしれません。表面的な 100万トークンのウィンドウであっても、モデルがそこから詳細を確実にリトリーブできない、あるいは長文コンテキスト利用に高コストが伴うなら付加価値は限定的です。
Grok 5 のベンチマーク結果は公表されていません。Grok 4.5 の公式スコアはベースラインを提供します：Terminal-Bench 2.1 で 83.3%、SWE-bench Pro で 64.7%、DeepSWE 1.0 で 62.0%、DeepSWE 1.1 で 53.0%、SWE Marathon で 29.0%。
図4. SpaceXAI が公開した公式結果に基づいて再現した Grok 4.5 のエンジニアリングベンチマークのベースライン。 出典: Introducing Grok 4.5 これらは Grok 4.5 の結果であり、Grok 5 のスコアではありません。
合理的なローンチ期待値としては、ターミナル作業、複数ファイルにまたがるソフトウェア変更、長時間のエンジニアリングタスクにおける信頼性の向上が挙げられます。最も意味のある改善は、タスク完了、エラー回復、繰り返しのツール使用、マルチモーダル証拠の統合に現れる可能性があり、従来型の単一ターンベンチマークよりも重要でしょう。
具体的なスコア目標（たとえば Terminal-Bench で 80%台後半、SWE-bench Pro で 70%台前半〜中盤）は、xAI が評価結果とテスト詳細を公開するまでは推測の域を出ません。
現在の Grok 4.5 の価格は、入力トークン 100万あたり $2、出力トークン 100万あたり $6 で、公開された閾値を超える長文コンテキストにはより高いレートが適用されます。
Grok 5 は、その規模と想定される推論負荷のため、プレミアム価格になる可能性があります。標準モデルの計画レンジとして、入力トークン 100万あたり $3〜$5、出力トークン 100万あたり $10〜$15 は妥当ですが、これは発表済みの料金ではありません。
ヘビー利用やマルチエージェント利用は、トークンレートの引き上げ、エージェント総使用量、推論労力、あるいはコンピュート時間によって価格設定される可能性があります。xAI は Grok 4.5 で行ったように、価格性能の競争力を高めるため標準モデルの価格を攻めることもあり得ます。
xAI はすでに Heavy 推論やマルチエージェント研究プロダクトを運用しているため、Grok 5 の段階的ラインナップは十分に考えられます。標準モデルが日常的なリクエストを処理し、Heavy やマルチエージェントモードが難度の高い研究・コーディング・エンジニアリング作業に対して、より多くの推論トークンと並列エージェントを割り当てる構成です。
エージェント数は固定ではなく動的になる可能性があります。ただし、これらの機能がベースの Grok 5 モデルに含まれるのか、別エンドポイントなのか、サブスクリプション機能なのか、モデル外のオーケストレーションレイヤーなのかは発表されていません。
Grok 5 は、ソフトウェアエンジニアリング、技術研究、リアルタイム情報分析、マルチモーダルエージェントのワークフローにおいて、最も直接的に競合する可能性があります。SpaceX のデータは、物理エンジニアリングやシステム解析で差別化につながり得ますし、X へのネイティブアクセスはリアルタイム研究を強化し得ます。
想定ユースケースには、大規模リポジトリのコーディング、テストと故障分析、設計レビュー、技術文書の統合、マルチモーダル診断、市場・ニュース調査、検索・コード実行・ファイル・長時間エージェントを組み合わせたワークフローが含まれます。
これらの優位性は実装次第です。専門データが必ずしも優れたエンジニアリング判断を保証するわけではなく、リアルタイム情報が必ずしも事実の正確性を保証するわけでもありません。信頼性、ソース検証、レイテンシ、コストが、Grok 5 が他のフロンティアモデルに対して実用的な選択肢となるかを決定します。
この順序は第4四半期のローンチを示唆しますが、具体的な月や日付を確定するものではありません。11月または12月のリリースは蓋然性があるものの、確定ではありません。
過去の Grok のローンチに基づくと、アクセスは grok.com、Grok のモバイルアプリ、X の Premium+ または SuperGrok のティア、そして選定パートナーから始まり、その後に幅広い API およびエンタープライズ提供へと拡大する可能性があります。CometAPI や他のモデルゲートウェイは、公式 API アクセスが存在すればモデルを追加し得ますが、統合スケジュールは発表されていません。